
# IA alimentée par le calcul multipartite sécurisé pour des réponses confidentielles aux questionnaires fournisseurs

## Introduction

Les questionnaires de sécurité sont les gardiens des contrats SaaS B2B. Ils sollicitent des informations détaillées sur l’infrastructure, la gestion des données, la réponse aux incidents et les contrôles de conformité. Les fournisseurs doivent souvent répondre à des dizaines de ces questionnaires chaque trimestre, chaque réponse pouvant nécessiter des preuves contenant **des données internes sensibles** — diagrammes d’architecture, identifiants privilégiés ou descriptions de processus propriétaires.  

Les solutions d’automatisation basées sur l’IA traditionnelles, comme le **Procurize AI Engine**, accélèrent considérablement la génération des réponses mais requièrent généralement **un accès centralisé** aux sources brutes. Cette centralisation introduit deux risques majeurs :

1. **Fuite de données** — si le modèle d’IA ou le stockage sous‑jacent est compromis, des informations confidentielles de l’entreprise peuvent être exposées.  
2. **Non‑conformité réglementaire** — des lois comme le [RGPD](https://gdpr.eu/), le [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) et les nouvelles législations sur la souveraineté des données limitent où et comment les données personnelles ou propriétaires peuvent être traitées.

Enter **Secure Multiparty Computation (SMPC)** — un protocole cryptographique qui permet à plusieurs parties de calculer conjointement une fonction sur leurs entrées tout en gardant ces entrées privées. En fusionnant SMPC avec l’IA générative, nous pouvons **produire des réponses précises et auditées aux questionnaires sans jamais révéler les données brutes au modèle d’IA ni à aucun nœud de traitement unique**.

Cet article explore les bases techniques, les étapes d’implémentation pratiques et les avantages business d’un pipeline **Secure‑SMPC‑AI**, adapté à la plateforme Procurize.  

> **À retenir :** L’IA augmentée par SMPC offre la **vitesse de l’automatisation** *et* les **garanties de confidentialité du zéro‑connaissance**, redéfinissant la façon dont les entreprises SaaS répondent aux questionnaires de sécurité.

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## 1. Fondamentaux du calcul multipartite sécurisé

Le calcul multipartite sécurisé permet à un groupe de participants, chacun détenant une entrée privée, de calculer une fonction conjointe **f** de sorte que :

* **Exactitude** – Tous les participants reçoivent le résultat correct **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Confidentialité** – Aucun participant n’apprend quoi que ce soit sur les entrées des autres au‑delà de ce qui peut être déduit du résultat.

Les protocoles SMPC se répartissent en deux grandes familles :

| Protocole | Idée principale | Cas d'utilisation typique |
|-----------|-----------------|---------------------------|
| **Partage secret (Shamir, additif)** | Diviser chaque entrée en parts aléatoires distribuées à tous les participants. Le calcul s’effectue sur les parts ; la reconstruction donne le résultat. | Opérations matricielles importantes, analytique préservant la vie privée. |
| **Circuits brouillés** | Un participant (le « garbler ») chiffre un circuit booléen ; l’évaluateur exécute le circuit à l’aide d’entrées chiffrées. | Fonctions de décision binaires, comparaisons sécurisées. |

Pour notre scénario – **extraction de texte, similarité sémantique et synthèse de preuves** – l’approche **additive secret sharing** s’avère la plus adaptée car elle gère efficacement les opérations vectorielles de haute dimension grâce aux frameworks MPC modernes tels que **MP‑SPDZ**, **CrypTen** ou **Scale‑MPC**.

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## 2. Vue d'ensemble de l'architecture

Voici un diagramme Mermaid de haut niveau illustrant le flux complet du **SMPC‑augmented AI** au sein de Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Propriétaire des données (Entreprise)"] -->|Encrypt & Share| B["Nœud SMPC 1 (Calcul IA)"]
    A -->|Encrypt & Share| C["Nœud SMPC 2 (Stockage des politiques)"]
    A -->|Encrypt & Share| D["Nœud SMPC 3 (Registre d'audit)"]
    B -->|Opérations vectorielles sécurisées| E["Inférence LLM (Chiffrée)"]
    C -->|Récupération de politique| E
    D -->|Génération de preuve| F["Preuve d’audit à connaissance nulle"]
    E -->|Réponse chiffrée| G["Agrégateur de réponses"]
    G -->|Réponse révélée| H["Interface du questionnaire fournisseur"]
    F -->|Trace d’audit| H
```

**Explication des composants**

* **Propriétaire des données (Entreprise)** – Détient les documents propriétaires (rapports SOC 2, diagrammes d’architecture, etc.). Avant tout traitement, il **partage secrètement** chaque document en plusieurs fragments chiffrés et les distribue aux nœuds SMPC.  
* **Nœuds SMPC** – Calculent indépendamment sur les parts. Le nœud 1 exécute le **moteur d’inférence LLM** (ex. Llama‑2 fine‑tuned) sous chiffrement. Le nœud 2 conserve les **graphes de connaissances des politiques** (ex. contrôles ISO 27001) également partagés secrètement. Le nœud 3 maintient un **registre d’audit immuable** (blockchain ou journal append‑only) qui enregistre les métadonnées des requêtes sans exposer les données brutes.  
* **Inférence LLM (Chiffrée)** – Le modèle reçoit des embeddings chiffrés provenant des documents fragmentés, produit des vecteurs de réponse chiffrés, puis les renvoie à l’agrégateur.  
* **Agrégateur de réponses** – Reconstitue la réponse en texte clair uniquement après la fin du calcul complet, garantissant qu’aucune fuite intermédiaire n’est possible.  
* **Preuve d’audit à connaissance nulle** – Générée par le nœud 3 pour prouver que la réponse provient des sources de politique désignées sans révéler ces sources.

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## 3. Flux de travail détaillé

### 3.1 Ingestion & partage secret

1. **Normalisation des documents** – PDF, Word, extraits de code source sont convertis en texte brut et tokenisés.  
2. **Génération d’embeddings** – Un encodeur léger (ex. MiniLM) crée des vecteurs denses pour chaque paragraphe.  
3. **Division additive** – Pour chaque vecteur **v**, on génère des parts aléatoires **v₁**, **v₂**, **v₃** telles que `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Distribution** – Les parts sont envoyées via TLS aux trois nœuds SMPC.

### 3.2 Récupération sécurisée du contexte politique

* Le graphe de connaissances des politiques (contrôles, mappings aux standards) est stocké chiffré sur les nœuds.  
* Lorsqu’un élément de questionnaire arrive (ex. « Décrivez votre chiffrement des données au repos »), le système **interroge** le graphe à l’aide d’une **intersection sécurisée d’ensembles** afin de localiser les clauses politiques pertinentes sans les divulguer entièrement.

### 3.3 Inférence LLM chiffrée

* Les embeddings chiffrés et les vecteurs de politique récupérés sont injectés dans un **transformer préservant la confidentialité** qui opère sur les parts secrètes.  
* Des techniques telles que l’**attention compatible FHE** ou le **softmax optimisé pour MPC** calculent la séquence de tokens de réponse la plus probable entièrement dans le domaine chiffré.

### 3.4 Reconstruction & preuve auditable

* Une fois les tokens de réponse chiffrés prêts, l’**Agrégateur de réponses** reconstruit le texte clair en additionnant les parts.  
* Simultanément, le nœud 3 produit un **zk‑SNARK** démontrant que la réponse :  
  * Utilise les bonnes clauses de politique,  
  * Ne fuit aucune donnée brute.  

### 3.5 Livraison à l’utilisateur final

* La réponse finale apparaît dans l’**interface du questionnaire fournisseur** accompagnée d’un **badge de preuve cryptographique**.  
* Les auditeurs peuvent vérifier le badge grâce à la clé publique du vérificateur, assurant la conformité sans demander les documents sous‑jacents.

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## 4. Garanties de sécurité

| Menace | Atténuation SMPC‑AI |
|--------|----------------------|
| **Fuite de données depuis le service d’IA** | Les données brutes ne quittent jamais l’environnement du propriétaire ; seules des parts secrètes sont transmises. |
| **Menace interne chez le fournisseur cloud** | Aucun nœud ne possède une vue complète ; il faut la collusion d’au moins 2 sur 3 pour reconstituer les données. |
| **Attaques d’extraction de modèle** | Le LLM fonctionne sur des entrées chiffrées ; il est impossible d’interroger le modèle avec des données arbitraires. |
| **Audits réglementaires** | La preuve zk‑SNARK démontre la conformité tout en respectant les exigences de localisation des données. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Tous les canaux sont protégés par TLS ; le partage secret ajoute une indépendance cryptographique vis‑à‑vis de la sécurité du transport. |

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## 5. Considérations de performance

Même si le SMPC introduit un surcoût, les optimisations récentes maintiennent la latence dans des limites acceptables pour l’automatisation des questionnaires :

| Métrique | IA classique (non‑SMPC) | SMPC‑AI (3 nœuds) |
|----------|------------------------|-------------------|
| **Latence d’inférence** | ~1,2 s par réponse | ~3,8 s par réponse |
| **Débit** | 120 réponses/min | 45 réponses/min |
| **Coût de calcul** | 0,25 CPU‑heure/1 k réponses | 0,80 CPU‑heure/1 k réponses |
| **Trafic réseau** | < 5 Mo/réponse | ~12 Mo/réponse (parts chiffrées) |

**Optimisations clés**  

* **Batching** : traiter plusieurs éléments du questionnaire en parallèle sur les mêmes parts.  
* **Protocole hybride** : appliquer le partage secret pour les opérations linéaires lourdes, basculer vers les circuits brouillés seulement pour les fonctions non linéaires (comparaisons, décisions).  
* **Déploiement en edge** : placer un nœud SMPC sur site (dans le pare‑feu de l’entreprise) afin de réduire la confiance requise envers le cloud public.

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## 6. Intégration avec Procurize

Procurize propose déjà :

* **Référentiel de documents** – stockage centralisé des artefacts de conformité.  
* **Créateur de questionnaires** – interface UI pour concevoir, assigner et suivre les questionnaires.  
* **Moteur IA** – LLM fine‑tuned pour la génération de réponses.

Pour activer le mode SMPC :

1. **Activer le mode SMPC** dans les paramètres d’administration de la plateforme.  
2. **Provisionner les nœuds SMPC** : déployer trois conteneurs Docker (Nœud 1‑3) en utilisant l’image officielle `procurize/smpc-node`. Les conteneurs s’enregistrent automatiquement auprès du service d’orchestration.  
3. **Définir le graphe de politiques** : exporter les mappings de politiques existants au format JSON‑LD ; la plateforme chiffre et distribue le graphe aux nœuds.  
4. **Configurer les preuves auditées** : fournir une clé publique de vérification ; l’UI affichera automatiquement les badges de preuve.  
5. **Entraîner le LLM sécurisé** : réutiliser le même jeu de données que pour le moteur IA standard, mais charger les poids du modèle dans le Nœud 1 au sein d’une enclave scellée (ex. Intel SGX) pour une sécurité supplémentaire.

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## 7. Cas d’usage réel : Audit d’un fournisseur FinTech

**Entreprise** : FinFlow, SaaS FinTech de taille moyenne.  

**Problème** : Les audits trimestriels des partenaires bancaires exigeaient des **détails complets sur le chiffrement des données au repos**. Les clés de chiffrement et la politique de gestion des clés étaient classifiées et ne pouvaient pas être téléchargées vers un service IA tiers.  

**Solution** :

1. FinFlow a déployé les nœuds SMPC : Nœud 1 sur une VM Azure Confidential Compute, Nœud 2 on‑premise, Nœud 3 comme pair Hyperledger Fabric.  
2. Le document de politique de chiffrement (5 Mo) a été partagé secrètement entre les nœuds.  
3. L’élément de questionnaire « Décrivez votre planning de rotation des clés » a été répondu en **4,2 secondes** avec une preuve vérifiable.  
4. Les auditeurs de la banque ont vérifié la preuve via la clé publique, confirmant que la réponse provenait des politiques internes de FinFlow sans jamais voir ces politiques.

**Résultat** : Le délai d’audit est passé de **7 jours** à **2 heures**, sans aucune violation de conformité.

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## 8. Perspectives d’avenir

| Feuille de route | Impact attendu |
|-------------------|----------------|
| **SMPC fédéré entre plusieurs fournisseurs** | Permet le benchmarking partagé sans divulguer de données propriétaires. |
| **Mise à jour dynamique des politiques via gouvernance on‑chain** | Les modifications de politique sont immédiatement reflétées dans le calcul SMPC. |
| **Scoring de risque à connaissance nulle** | Génère des scores de risque quantitatifs dérivés de données chiffrées. |
| **Narrations de conformité générées par l’IA** | Étend les réponses au-delà du format oui/non vers des explications détaillées tout en préservant la confidentialité. |

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## Conclusion

Le calcul multipartite sécurisé, allié à l’IA générative, offre une solution **confidentialité‑première, auditable et évolutive** pour automatiser les réponses aux questionnaires de sécurité. Il répond à trois exigences critiques des entreprises SaaS modernes :

1. **Vitesse** – génération de réponses en quasi‑temps réel, réduisant les frictions contractuelles.  
2. **Sécurité** – les données confidentielles restent sous le contrôle de leur propriétaire, évitant fuites et infractions réglementaires.  
3. **Confiance** – les preuves cryptographiques confèrent aux clients et auditeurs la certitude que les réponses proviennent des politiques vérifiées.

Intégrer le SMPC‑AI à Procurize transforme un goulet d’étranglement manuel en **avantage concurrentiel**, permettant de conclure des contrats plus rapidement tout en maintenant les standards les plus élevés de protection de la vie privée.

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## Voir aussi

- [Blog Procurize : Intégration de la conformité pilotée par l'IA dans les pipelines CI/CD](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)